在“反向驯化”大数据上热搜，杀熟怎么会屡禁不止？

这年头，除了各行各业的网络名人明星，“大数据杀熟”显然是其中之一。几乎每隔一段时间，关于大数据杀熟的话题就会出现在热搜上，前几天轮到#年轻人开始反向驯化大数据杀熟#。在大众头上做了很多年的大数据杀熟，反过来可以用，真的很神奇。

据相关媒体报道，最近很多人在社交平台上分享了抵制大数据成熟的策略。“第一次搜机票，直飞最便宜的4309元，我反复评论‘机票太贵了，没钱买，不去’。之后就变成了1903元”。

网友总结这个操作背后的逻辑，就是通过特定的评论让算法对价格感到敏感，从而改变系统对你的画像，从“想跨国旅游的有钱人”变成“旅游靠机票价格，没有多少钱的人”。

不得不说，网友中确实有才华横溢的人，他们似乎洞察到了互联网厂商推荐系统和大数据的缺陷。既然算法是根据用户的行为和反馈来调整客户可以看到的内容，那么客户自然可以通过校准自己的行为来影响算法的推荐结果。但是，说这个举动是“反向驯化”有点过分，最多只能算是用户和互联网厂商围绕算法的游戏。

实际上，算法被“驯化”只是一种幻觉，甚至可以上热搜反而可能是因特网厂商乐于看到的事。之所以会有这样的结论，首先要从“大数据杀熟”开始。所谓大数据杀戮，是指运营商利用大数据收集消费者信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，以不同的价格向不同的客户销售相同的产品或服务，从而获得更多消费者剩余的行为。

杀死大数据只是一种手段，一流的价格歧视才是互联网厂商的真正目的。看人下菜，挖空每个消费者口袋里的钱，是所有商家最关心的场景。遗憾的是大数据（Big Data）在概念出现之前，商家无法知道消费者对某个商品的意愿和可以支付的最高价格。当时一级价格歧视只是理论上的一个概念。

信息革命催生的互联网，让用户在互联网上留下的所有痕迹都成为可能，用户的行为也以数据的形式保留下来。互联网厂商在收集了大量用户的数据后，如何抑制赚钱的冲动？比如早在2000年，电商巨头亚马逊就进行了一次差异化定价试验。

当时亚马逊根据用户的人口统计数据、亚马逊的购物历史、互联网行为、互联网上使用的软件系统，选择了68种DVD碟片，决定了这68种碟片的价格水平。不幸的是，亚马逊的差异定价测试只进行了一个月，用户发现了线索。

由于这一事件迅速形成舆论，亚马逊创始人贝索斯迫切需要进行危机公关，并向用户承诺“亚马逊不会利用消费者的信息来区分过去、现在和未来的价格”。与今天无孔不入的推荐系统不同，亚马逊当时的用户行为分析技术并不系统，用户画像的维度过于单一，这也是当时翻车的核心因素。

收集了大量的用户数据，但无法有效利用，这是世纪第二个十年前全球互联网制造商不知所措的现实。这就是为什么在PC互联网时代，隐私和安全不是一个全球性的问题。然而，随着计算机硬件水平的提高，计算能力的提高使得云计算落地，这使得互联网制造商可以利用原本不可用的数据，形成所谓的大数据。

借助大数据技术，用户的精准画像早已成为现实。通过收集用户在平台上留下的个人兴趣、网络社交、位置等可量化数据，互联网厂商的算法达到了“比你更了解你”的目的。在相关监管部门的三条命令和五条命令下，为什么大数据屡禁不止，总会有客户发现自己被杀了？

事实上，由于监管机构和互联网制造商之间的技术不平等，以及消费者保护和知识产权保护矛盾，算法实现的大数据杀熟是困难的。其实大数据杀熟可以实现的原理很简单，无非就是收集、整理、分析数据，但具体规则和数据的权重是各厂商的秘密。所以，除非监管机构能够获得因特网制造商的后台权限，否则基本上不可能从客户看到的前台界面来完成证据固定。

不言而喻，互联网制造商不可能向监管机构敞开大门，要求尊重知识产权的监管部门也没有理由在互联网制造商的服务器上安装监控程序。因此，即使我们清楚地知道互联网制造商在杀死大数据方面有所作为，我们也无法抓住他们的麻烦，这也是目前大数据杀死沉淀物的关键因素。

即便如此，网友尝试“反向驯化”大数据也不是没有效果。因为互联网厂商的推荐系统是建立在用户画像的基础上的，也有可能通过改变自己的行为来破坏用户画像的准确性。毕竟蒋干盗书、假道砍伐等假信息被释放误导敌人的情况并不少见。

如果能不断向互联网厂商的推荐系统发布错误信息，确实可以避免大数据成熟，但是真的有人能长期扭曲自己的本性吗？用户画像之所以威力无穷，是因为它是用户在互联网世界中的投射。所以网友所谓的“反向驯化”大数据的行为几乎注定是徒劳的，但徒劳的努力也不是没有意义的。

说到底，如果没有这些网民的“抵抗”，因特网制造商借助大数据、算法进行价格歧视，也许只会更加肆无忌惮。

本文来自微信微信官方账号“三易生活”，作者：三易菌，36氪经授权发布。

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